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再谈可视化:如何展示数据

展示之前的思考 在正式开始展示数据之前,希望你去思考几个问题。这些问题将有利于你后面的一些选择。 Who 首先要确定,这些数据展示的受众群体是谁? 深入去了解这些受众,以及他们的认知程度如何?...人为地清洗数据或只拿出佐证自己观点的正面数据,往往是站不住脚的。 Goal 你展示数据的目的是什么? 你想表达的观点是什么? 现有数据是否足够支撑你的观点? Where 是在什么场合展示这些数据?...你有可能找到更好的办法可视化这些兴趣点。如果这样做丢失了太多信息,不妨考虑将完整的表格放在附录中,用一个链接来满足受众的需要。 突出原则 使用表格时,因为本身就包含了大量数据,需要受众去阅读。...热力图是用表格的形式可视化数据的一种方法,在显示数据的地方(在数据之外)利用着色的单元格传递数据相对大小的信息。用颜色饱和度提供视觉上的暗示,帮助眼睛和大脑更快地捕捉潜在的兴趣点。...因此通常避免使用面积图,只有一个当需要可视化相差极大的数值时。方形带有第二个维度(同时有长和宽,而条形图只有长或者宽),因而能比单一维度更紧凑地进行可视化

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原生JS + HTML + CSS 实现快递物流信息 API 的数据链式展示

工作原理 全国快递物流查询 API 的工作原理比较简单,通过请求第三方数据源获取最新的快递物流信息,再进行处理和解析,最终返回标准格式的数据给用户,我们可以参考下图的工作过程: 图片 主要应用场景 全国快递物流查询...图片 2.在线测试 API 点击免费试用成功后,系统会自动进入 API 的测试界面,如下图,我们只需要填入快递公司名称以及单号就能获取到完整的快递轨迹信息 图片 3.使用代码接入 API 接口 - JS...4.物流轨迹数据展示 根据 API 返回的结果 { "traceId": "xxx", "trace_id": "xxx", "success": true, "logisticsTrace...courier": "xxx", "courierPhone": "1xxxxxxxxxx", "logisticsStatus": "xxx" } } 物流信息展示代码示例...( 原生JS + HTML + CSS) 下面的代码是手敲的,有错误欢迎评论区指正~ Html Css 样式觉得简陋的话可以自行调整

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数据开发:Hadoop数据可视化展示

在大数据时代,数据价值的挖掘非常重要,而挖掘出来的数据价值成果,需要展示出来,尤其是展示给相关业务人员,才能得到理解和下一步的运用,这也就是大家所说的数据可视化的问题。...那么在Hadoop框架当中,Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢,今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。...在Hadoop中,主要的可视化工具是zoomdata,它可以直接联系到分布式文件系统HDFS上的,拉取数据结构进行展示和呈现,也可以通过技术组件,如Impala,Hive,Spark SQL,Presto...Spark基于Hadoop,也能实现一定程度上的数据可视化。Spark提供用于提交和执行作业的Web界面,在该界面上可以看到生成的执行计划,提供数据分析,提取以及发现,可视化和协作。...另外,为了数据呈现的效果更好,一些企业也会选择将Hadoop数据处理结果展示接入商业性的平台,来实现更好的可视化效果,比如Tableau,将数据输入高速的内存分析引擎实现快速查询,也是Hadoop数据展示的另一种实现手段

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数据可视化专题】数据可视化:前端数据之美如何展示

随着 web 技术的蓬勃发展,前端的展示、交互越来越复杂,在用户的访问、操作过程中产生了大量的数据。由此,前端的数据分析也变得尤为重要。...下面就逐步描述前端有哪些数据、如何采集前端的数据、以及如何展示数据统计的结果。 有哪些?...操作系统:了解用户的 OS 状况,帮助分析用户群体的特征,特别是移动端,iOS 和 Android 的分布就更有意义了 浏览器:可以统计到各种浏览器的占比,对于是否继续兼容 IE6、新技术(HTML5、CSS3...t=err&msg=errMessage&js=jsFileName&ln=errLine 如何展示 采集到数据之后,经过一系列的数据处理、汇总等操作之后,我们需要使用生动的图表来呈现数据,让用户(产品决策者...还有些时候你可能需要使用一些表格来展示: ? ? 总结 前端的数据有很多的分析价值,它是线上用户的真实反馈,直接体现着产品的用户体验。根据文中描述的步骤,你完全可以搭建自己的前端数据平台。

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Python疫情数据获取与可视化展示

使用Python获取数据,并使用pyecharts可视化,绘制国内、国际日增长人数地图,matplotlib绘制方寸图。...疫情数据的获得 通过Tencent 新闻发布的网页进行获得 对于静态网页,我们只需要把网页地址栏中的url传到get请求中就可以轻松地获取到网页的数据。...对于动态网页抓取的关键是先分析网页数据获取和跳转的逻辑,再去写代码 。...初步分析 提取各地区数据明细 # 提取各地区数据明细 areaTree = domestic['areaTree'] # 查看并分析具体数据 areaTree 提取国外地区数据明细 # 提取国外地区数据明细...foreignList = oversea['foreignList'] # 查看并分析具体数据 foreignList 就可以看到在json数据存储的结构了 3.

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Numpy和数据展示可视化介绍

在这篇文章中,在我们应用到机器学习模型之前,我们会看到 NumPy 的主要使用方式以及它如何展示不同类型的数据(表格,图像,文本等) import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个...这在机器学习中时经常常见的,比如当一个特定的模型需要一个一个特定维度的矩阵,而你的数据集的输入数据维度不一样的时候。NumPy 的 reshape() 函数就变得有用了。...注意:需要记住的是,当你打印一个3维的 NumPy 数组时,文本的输出和这里展示的不一样。NumPy 对多维数组的打印顺序是最后一个轴是最快打印的,而第一个是最后的。...error 中的值就是模型预测的质量 数据展示 考虑到所有可能需要处理和构建模型的数据类型(电子表格,图像,音频等)。很多是很适合用一个n维数组进行表示的。...我们可以让模型处理一个小数据集,并使用这个数据集来构建一个词汇表(71,290个单词): ? 这个句子可以被划分为一系列词(token)(基于通用规则): ?

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到底该用什么软件来展示数据?(数据可视化-PPT)

在大数据时代,我们身边充斥着各类信息,各种数据,人们的时间被打碎,注意力被分散,更多的人喜欢看图片而非文字,喜欢看图表而非数据。我们做数据展示时常用什么软件呢?Excel?PPT?还是其他?...4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生,后来禅师疯了!!...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制) 大数据人才的摇篮!...专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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CSS in JS

由于 CSS 的封装非常弱,导致了一系列的第三方库,用来加强 React 的 CSS 操作。它们统称为 CSS in JS,意思就是使用 JS 语言写 CSS。...根据不完全统计,各种 CSS in JS 的库至少有47种。老实说,现在也看不出来,哪一个库会变成主流。 ?...回答是 CSS in JS 使用 JavaScript 的语法,是 JavaScript 脚本的一部分,不用从头学习一套专用的 API,也不会多一道编译步骤。...5、 上周,我看到一个新的 CSS in JS 库,叫做 polished.js。它将一些常用的 CSS 属性封装成函数,用起来非常方便,充分体现使用 JavaScript 语言写 CSS 的优势。...我觉得这个库很值得推荐,这篇文章的主要目的,就是想从这个库来看怎么使用 CSS in JS。 首先,加载 polished.js

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【爬虫+可视化】Python爬取疫情数据,并做可视化展示

知识点 爬虫基本流程 json requests 爬虫当中 发送网络请求 pandas 表格处理 / 保存数据 pyecharts 可视化 开发环境 python 3.8 比较稳定版本 解释器发行版 anaconda...jupyter notebook 里面写数据分析代码 专业性 pycharm 专业代码编辑器 按照年份与月份划分版本的 爬虫完整代码 导入模块 import requests # 发送网络请求模块...import json import pprint # 格式化输出模块 import pandas as pd # 数据分析当中一个非常重要的模块 分析网站 先找到今天要爬取的目标数据...https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/ 找到数据所在url 发送请求 url = 'https://view.inews.qq.com/g2/...df = pd.DataFrame(data_set) df.to_csv('data.csv') 数据可视化 导入模块 from pyecharts import options as opts

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